好课分享Python教程:AI和机器学习库

开课吧开课吧锤锤2021-04-01 15:26

    本模块对处理人工智能和机器学习的Python库的前景进行了全局性的概述。

    绪论

    这是我们学习Python及其在机器学习(ML)和人工智能(AI)中的使用系列的第四个模块。我们已经走过了Python的基础知识,所以现在我们可以看看有哪些库可以用于AI和ML任务。

    请注意,这更多的是Python库的杂项列表,并提供了你可以了解更多的链接。我们将在未来的模块中深入探讨如何使用这些库的例子。

    NLTK

    NLTK(NaturalLanguageToolkit)提供了许多处理自然语言处理(NLP)的软件包,NLP是与计算语言学相关的人工智能分支,专注于理解和解释人类书面语言。通过NLTK,你可以对句子进行分析,对词语进行分类,进行情感分析等。

    OpenCV

    OpenCV(OpenComputerVision)是一个用于优化实时计算机视觉和机器学习的库。它可以使用滤镜和变换处理图像,检测图像中的特征,并从图像中提取数据;它用于光学字符识别(OCR)、人脸检测、物体跟踪等应用。

    Keras

    Keras是Python中用于深度学习和神经网络的高级库,它运行在TensorFlow、Theano或CNTK深度学习框架之上。它运行在TensorFlow、Theano或CNTK深度学习框架之上。与单独使用TensorFlow或使用PyTorch框架相比,Keras已经得到了很多人的欢迎,因为它是这三个框架中使用最简单的,可以快速构建深度学习项目的原型。

    TensorFlow

    TensorFlow是一个用于开发和训练机器学习模型的开源库。它提供了高级和低级的API。与Keras相比,它具有更高的性能,因此更常用于大型数据集。Keras现在已经被包含在TensorFlow工具包中,作为TensorFlow的高级API,用于构建和训练深度学习模型的原型。

    PyTorch

    PyTorch是一个深度学习框架。它专注于张量计算(像NumPy,但使用GPU加速)和深度神经网络。

    scikit-learn

    scikit-learn是一个提供各种"传统"机器学习方法(线性模型、支持向量机、决策树等)的库。不过,它不包含深度学习功能,因为深度学习比较专业,而机器学习库通常专注于此,或者专注于传统的机器学习方法。这使得scikit-learn与Keras、TensorFlow和PyTorch是完全不同的野兽。

    NumPy和SciPy

    NumPy和SciPy不是专门用于机器学习的库,但它们是这个概述的重要组成部分,因为它们提供了科学计算的基本工具。

    NumPy提供了强大的N维数组、线性代数、傅里叶变换,并能与OpenCV等其他库顺利合作(这并不奇怪,因为它们都建立在NumPy之上)。

    SciPy在NumPy的数组之上工作,并提供了数值分析的函数,如插值、优化、积分、微分方程求解器、统计等。

    Matplotlib

    Matplotlib是一个用Python创建可视化的库。你可以用它来创建静态、动画或交互式的2D或3D图表和图形。

    潘达斯

    Pandas是一个数据分析和操作的库。它可以读取/写入许多不同格式的文件,并提供许多功能来管理你的数据:索引、选择、合并、重塑等。

    该如何选择?

    正如你所看到的,你可以有很多选择。

    如果你是一个企业级的开发者,你可能会想选择一个高级的库,如NLTK、OpenCV或Keras。这将使你尽快走上正轨。

    诸如TensorFlow或PyTorch的高层部分等库可以帮助你构建神经网络,而不必担心低层的复杂性。

    低级的解决方案,比如TensorFlow的某些部分,或者用NumPy做所有的事情,通常需要更多的工作,所以需要更长的时间来提供解决方案,而且这些解决方案更难维护。

    接下来的步骤

    现在我们已经看到了可用库的概述,我们可以深入学习如何使用它们。接下来的四个模块将讲述OpenCV、NLTK、Keras、SciPy、NumPy和TensorFlow的使用。更多Python教程尽在开课吧Python教程频道

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